98年哈工大教授带队,破晓智能要把触觉写进机器人基础模型
98年哈工大教授带队,破晓智能要把触觉写进机器人基础模型瞄准这类 “看起来做对了,物理上却没完成” 的失败。破晓智能(PHANES AI)创始人、哈工大(深圳)长聘教授杨朔及其团队发布了最新论文 TouchWorld: A Predictive and Reactive Tactile Foundation Model for Dexterous Manipulation。
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瞄准这类 “看起来做对了,物理上却没完成” 的失败。破晓智能(PHANES AI)创始人、哈工大(深圳)长聘教授杨朔及其团队发布了最新论文 TouchWorld: A Predictive and Reactive Tactile Foundation Model for Dexterous Manipulation。
来自清华大学与腾讯的研究者提出了 Generalizable Predictive Prompt Selection(GPS)。GPS 的做法很直接:先训练一个小型、可泛化的 Prompt Predictive Model(PPM),让它预测不同 prompt 在当前模型下的难度;再根据难度和 batch 多样性选择训练样本,从而减少无效 rollout。
2026年5月28日,Nature通讯发表了题为 《Multimodal deep learning model for AI-based functional prognostic risk stratification in patients undergoing radical nephrectomy》 的论文。
2026年6月17日,Nature 刊登了一项里程碑式的研究,来自海德堡大学医院的研究团队开发了一个名为MIRA(Medical Intelligence for Reasoning and Action) 的自主医疗AI智能体。
近期Radical AI 的 CEO Joseph Krause接受了一次深度访谈,在访谈中,他揭开了现在资本热炒的 “AI for Science” 的虚假外衣。如果你以为搞材料研发只要像生物制药一样,用大模型在云端“跑个分”就能大力出奇迹,那这期节目会给你狠狠上一课,你会发现,真正的材料学 AI 护城河,离我们简单的想象差了十万八千里。
AI画图巨头突然杀入医疗圈!60秒泡个澡就能完成全身扫描,0.5毫米精度碾压CT和MRI,4PFlops的算力怪兽,让医疗行业今夜无眠。最惊人的是,Midjourney的终极目标竟是延长人类寿命,消灭全球30%的死亡。
搞AI绘画的Midjourney,要干上Spa了???
近日,来自英国南安普顿大学(University of Southampton)和广州大学的研究者团队提出 SlaClip,一种用于差分隐私随机梯度下降(DP-SGD)[1] 的自适应梯度剪裁方法。
最大生物学AI模型Evo2的幕后团队,要把所有生物信息整合到一套AI里!
随着大语言模型逐步从「单轮问答」走向「真实环境中的持续交互」,LLM agents 正在被用于越来越复杂的 agentic applications:deep research、coding、computer use、customer service、medical inquiry、troubleshooting 等等。